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深度学习相关知识Anchor

图像目标检测:在图像上设置很多不同比例的参照框,由深度学习网络判断框内是否包含目标

具体方法:图像下采样得到不同比例的结果如 4*4, 8*8, 32*32 其中每个格子中包含多个不同比例的Anchor,如果IOU比例大于某一阈值则判断为正样本。

好处:

1、这样做的好处是减少参照框的数量,提高运行速度。

2、适应不同尺度的目标。

3、假如每个尺度有3个比例的Anchor,一共3个尺度,每个尺度训练三个Anchor就可以;即一共训练3*3 = 9个  (类似于9个卷积核?)

如果设置Anchor的比例:根据训练数据的比例分布。


原文地址:https://blog.csdn.net/qq_35210952/article/details/142794488

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